【摘 要】
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针对目前基于Volterra核的非线性频谱计算存在的计算量大和准确率低的问题,提出一种基于BP神经网络的非线性频谱智能表征方法。首先,利用递推方法和批量最小二乘方法分别估算
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1306901),陕西省重点产业链项目(2019ZDLGY01-01-02)
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针对目前基于Volterra核的非线性频谱计算存在的计算量大和准确率低的问题,提出一种基于BP神经网络的非线性频谱智能表征方法。首先,利用递推方法和批量最小二乘方法分别估算出系统的广义频率响应函数(GFRF)幅值和输出频率响应函数(OFRF)幅值;其次,结合非线性频谱特点,将均方根误差(ERMSE)作为BP神经网络设计指标来确定隐含层神经元数量,利用BP神经网络强大的拟合能力实现各阶频谱幅值的计算;最后,通过机器人驱动系统进行仿真验证。研究结果表明:与常规自适应辨识方法相比,本文方法计算结果与真实结果最接
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